本项目旨在减轻AI时代用户心智负荷，降低中大型项目建设的认知门槛，让“品味”真正成为下一个时代的核心能力。
Labrastro 像一只守在代码星图旁的可靠伙伴：能嗅到项目里的线索，陪你探索想法如何落地，也能把模型、工具、仓库、运行环境和协作记录从你的服务器上寻回。
Labrastro 是中心化自托管 Host，也是 AI 编程协作入口。账号、Provider、MCP、Agent Runtime、远端 Peer、任务状态、产物、开发生命周期和项目级记忆都由服务端统一管理。用户可以从 VS Code/Webview、rcoder CLI 或受控 peer 进入同一套控制面，入口、配置、凭据和运行环境集中在 Host 上。
仓库地址：https://github.com/AstralSolipsism/Labrastro
Labrastro 是一个面向 AI 编程协作的自托管控制面。它继承 ReuleauxCoder 的本地 agent 内核和 CLI 兼容边界，同时在服务端增加 Labrastro 控制面，让团队或个人把 AI 编程运行时集中部署、集中审计、集中维护。
它关注的是一次真实开发任务从“想法”到“执行”的完整路径：
- 用户提出目标，系统保留上下文和会话状态。
- 服务端根据账号、权限、Provider、MCP 和工具链配置决定能用什么。
- Agent Runtime 把任务分派给合适的执行器、模型、工作区和运行环境。
- Taskflow 把模糊目标整理为可确认的范围、假设、决策、WorkItem 和 TaskRun。
- 任务执行过程中的产物、分支、PR、review 和 follow-up 被记录回同一套控制面。
Labrastro 把 AI 编程推进为可追踪、可恢复、可分派、可审计的项目工作流。
- 把 AI 编程入口集中到自己的 Host：Host/Runtime 集中维护 AI 执行器、Provider 登录态、凭据引用和 runtime HOME 隔离，部署者在服务端管理可用运行入口。
- 让远端工作区安全接入：Remote Host/Peer relay 通过 bootstrap token 和 peer token 接入受控工作区，把本地终端、文件、MCP 和 IDE 能力暴露给当前会话。
- 统一管理模型与 Provider：服务端保存模型 profile、Provider 配置、启用状态、测试结果和默认模型选择，让前端只呈现可用能力。
- 管理任务生命周期：Agent Runtime 记录任务、事件、产物、分支、PR、review comment 和 follow-up，让长任务沉淀为可追踪状态。
- 把目标编译成可执行工作：Taskflow 将一次目标会话整理成 ProjectState、TaskflowState、WorkItem 和 TaskRun，为复用项目记忆、减少重复规划、提升多人协作一致性打基础。
- 保留自托管控制权：账号、token 生命周期、审计、Postgres 控制面、反向代理暴露方式和持久化目录都由部署者掌握。
- 用户登录自托管 Host，前端自动申请一次性 peer bootstrap token。
- 受控 peer 或服务端 worker 注册工作区、可用执行器、MCP、skills、环境要求和 capability 清单，以及运行时限制。
- 用户发起会话、Issue assignment、mention 或后台任务。
- Labrastro 根据 runtime profile 选择执行位置、执行器、模型、capability 集合、凭据引用和审批边界。
- Agent Runtime 创建任务并持续记录事件、产物和状态。
- 如果任务进入 Taskflow，系统会先澄清目标、展示可确认的假设/范围/决策，再编译为 WorkItem 和 TaskRun。
- 执行结果、PR、review comment、follow-up assignment 和后续任务继续回流到同一套项目状态里。
这个流程让 AI 成为可托管、可观察、可恢复的项目成员。
这里的几个概念有明确边界：runtime profile 是运行配置组合，描述执行位置、模型、审批、HOME 隔离、凭据引用和 MCP 配置；执行器 / executor 决定 Agent 如何调用 AI 并承载一次任务会话，例如 reuleauxcoder、Codex、Claude、Gemini；environment requirement 描述 skills、MCP 或能力包运行所需的 executable、runtime、SDK、服务、环境变量、凭据和路径；capability 是 MCP、skills、环境要求等可声明、可路由、可展示的能力集合。
当前仓库已经具备以下基础能力：
- Remote Host/Peer relay：
rcoder --server可运行 Host；peer 通过 bootstrap token 接入，支持注册、心跳、poll、结果回传、远端 chat、审批回复和能力上报。 - 远端登录与账号控制面：支持账号登录、refresh token、设备、审计、管理员配置和 Postgres auth store。
- Provider 与模型管理：服务端可管理 Provider、模型 profile、启用状态、模型列表和连接测试。
- MCP 与环境清单：支持 server/peer/both placement，服务端托管 MCP artifact，并向 peer 下发环境 manifest。
- Agent Runtime：支持 runtime profile、agent/capability 配置、任务提交、事件流、取消、重试、claim/heartbeat/complete、artifact、branch、PR 和 review/follow-up 相关状态。
- Go worker 执行面：
reuleauxcoder-agent负责 CLI 子进程、worktree、执行环境、repo cache、publish 和长生命周期任务执行。 - VS Code/Webview MVP：根目录
Labrastro-vscode-extension提供插件入口，已覆盖登录、settings、chat、session、AgentRun、peer 编排和 Taskflow chat mode。 - Postgres 控制面基础：包含手写 Alembic 迁移、runtime/session/auth/collaboration/GitHub PR 生命周期相关 store，以及 Taskflow ProjectState / TaskflowState JSONB snapshot store。Taskflow 事件级/查询级 store 与产品化 UI 仍在建设中。
- Taskflow 核心骨架：已实现
ProjectState、TaskflowState、复杂度估算、SBE/BDD 场景与验收示例字段、DDD-lite 领域增量、Review Card projection、PlanCompiler、WorkItem 复用/创建、GoalWorkLink、TraceLink、TaskRun 派发端口和/remote/taskflow/taskflows/...HTTP 路由。
Taskflow 是 Labrastro 里正在建设的项目记忆与任务编译层。它把“帮我做这个”拆成几个可确认的中间层：
- ProjectState：长期项目状态，保存背景知识、术语、约束、决策、可复用 WorkItem、Goal/WorkItem 关系、TraceLink 和投影产物。
- TaskflowState：一次目标会话的编译快照，保存目标、范围、假设、开放问题、方案、风险、接口、验收线索、候选 WorkItem 和 readiness gate。
- PlanCompiler：读取 TaskflowState 与 ProjectState，决定创建还是复用 WorkItem，并生成 GoalWorkLink、decision trace 和 acceptance trace。
- WorkItem：可复用的工作定义，表达“要做什么”。
- TaskRun：一次具体执行实例，表达“这次由谁、在什么运行时、以什么上下文去执行”。
Taskflow 把成熟工程方法压缩成可确认、可追踪、可复用的状态：
- SBE（Specification by Example）：用具体示例澄清规格和边界，让目标进入具体示例、边界和验收语境。
- BDD（Behavior-Driven Development）：把用户可观察行为整理成 Given/When/Then 场景和验收线索。
- SDD（Specification-Driven Development，规格驱动开发）：用规格固定目标、接口、非功能约束和产物投影，让任务具备稳定上下文。
- TDD（Test-Driven Development）：让 WorkItem 和 TaskRun 携带可验证的测试义务、scenario refs 和 acceptance refs。
- DDD（Domain-Driven Design）：把术语、领域模型、边界上下文、约束和长期决策沉淀到 ProjectState。
这些方法最终落在工程产物上。Labrastro 让工程产物以 TaskflowState、ProjectState、TraceLink 和 artifact projection 的形式落地：
| 阶段 | 典型产物 | Taskflow 中的落点 |
|---|---|---|
| 需求阶段 | PRD | 提出业务问题、目标、范围和成功标准 |
| 提案阶段 | RFC / Design Doc | 论证多种方案、取舍、风险和开放问题 |
| 决策阶段 | ADR | 记录为什么选择方案 A，并形成 decision trace |
| 实现阶段 | Tech Spec / HLD / LLD | 拆解 WorkItem、依赖、实现约束和执行上下文 |
| 接口阶段 | API Spec | 固化 API、事件、数据结构等交互契约 |
| 运维阶段 | Runbook / Playbook | 指导部署、恢复、回滚、巡检和日常操作 |
| 复盘阶段 | Postmortem / Retrospective | 验证决策，记录事故、偏差和改进 |
| 治理阶段 | Tech Radar / Tech Debt Register | 宏观跟踪技术演进、债务和后续投资 |
当前 Taskflow 已有服务端状态模型、编译流程、派发端口、Postgres-backed snapshot 恢复和 HTTP 路由骨架，Labrastro-vscode-extension 侧已有 Taskflow chat mode 基础入口。完整产品化体验仍在建设中，包括 Review Cards 交互、自然澄清流程、Taskflow 详情页、项目级长期记忆可视化，以及工程产物自动生成/回写。
推荐使用 Docker 部署 Labrastro Host，并把源码、配置、会话、MCP artifact、工具缓存和 HOME 放在持久化目录中。典型目录：
/data/labrastro/src # 当前仓库 git clone
/data/labrastro/config # host 配置文件；自定义 compose volume 时使用
/data/labrastro/sessions # 持久化会话状态
/data/labrastro/mcp-artifacts # 服务端托管的 MCP artifact
/data/labrastro/tools/npm-global # 持久化后安装的 npm CLI
/data/labrastro/cache/npm # 持久化 npm cache
/data/labrastro/home # 需要时作为容器 HOME
基础部署：
mkdir -p /data/labrastro
git clone https://github.com/AstralSolipsism/Labrastro.git /data/labrastro/src
cd /data/labrastro/src/docker
cp .env.example .env.env 至少需要配置：
LABRASTRO_AUTH_TOKEN_SECRET=
LABRASTRO_SUPERADMIN_USERNAME=admin
LABRASTRO_SUPERADMIN_PASSWORD=
LABRASTRO_DATABASE_URL=postgresql://USER:PASSWORD@POSTGRES_HOST:5432/DB
LABRASTRO_SANDBOX_HOST_BASE_URL=http://labrastro-host:8765
LABRASTRO_SUPERADMIN_PASSWORD 是后台登录明文密码。模型 Provider 与模型 Profile 可在前端 Admin 配置中维护，不需要作为 Docker 启动必填项。启动 Host：
export LABRASTRO_BUILD_REVISION="$(git rev-parse HEAD 2>/dev/null || cat .deploy-revision 2>/dev/null || echo unknown)"
docker compose up -d --build
docker compose logs -f labrastro-host镜像会写入 org.opencontainers.image.revision label，并在容器内生成 /app/BUILD_REVISION。docker/entrypoint.sh 会在镜像构建阶段统一去除 CRLF/BOM 并设置可执行位，避免 Windows 打包或传输后导致容器入口脚本无法执行。
Docker compose 不再提供内置 Postgres overlay，也不会自己拉起数据库容器。完整控制面验证必须通过 .env 中的 LABRASTRO_DATABASE_URL 显式指向已有 Postgres。
LABRASTRO_DATABASE_URL 留空时仍是无数据库兼容模式，适合本地、开发和单实例试用，但会有明确降级：
- Auth 使用 file store，依赖
.rcodervolume 保存账号和 refresh token。 - Session 使用文件 store，依赖
.rcoder/ session volume 保存会话快照。 - AgentRun、Taskflow、ProjectState、Issue、Assignment、Mention 在当前实现中会使用进程内状态或能力降级，重启后不可恢复。
- GitHub PR lifecycle 和 review follow-up 需要 Postgres。
- peer registry、peer token、relay pending queue 仍是单实例内存态。
配置 Postgres 后，已 wiring 的 runtime/session/auth/collaboration/GitHub 控制面状态可进入 Postgres。Taskflow 持久化当前口径如下：
| 状态 | 口径 |
|---|---|
| 支持 | 配置 Postgres 后，ProjectState / TaskflowState JSONB snapshot 通过 PostgresTaskflowStore 恢复，并由 CI Postgres 测试矩阵覆盖。 |
| 实验 | Review Cards 交互、自然澄清流程、Taskflow 详情页、项目长期记忆 UI、artifact projector。 |
| 降级 | 无 LABRASTRO_DATABASE_URL 时，Taskflow / ProjectState 使用进程内状态或能力降级，重启后不可恢复。 |
生产环境推荐让 Labrastro 在容器内监听 HTTP，再由 Nginx、Caddy、Traefik 或 Cloudflare 等部署层组件终止 HTTPS：
https://labrastro.example.com -> Nginx/Caddy -> labrastro-host:8765
Labrastro 应用内负责账号认证、权限、token 生命周期和审计；TLS 证书、HSTS、域名、公网端口、防火墙、IP allowlist 和反向代理日志属于部署层治理。
近期建设重点：
- 网络优化：改善网络通信问题。
- 前端优化：重构文字渲染为更高性能方式，继续美化布局、优化交互。
- Taskflow 产品化：补齐 Review Cards 前端交互、自然澄清流程、用户确认面板和 Taskflow 详情页。
- 项目级长期记忆：让 ProjectState 的术语、决策、约束、WorkItem 和 TraceLink 能被用户查看、修正和复用。
- Taskflow 持久化加固：在已接入 ProjectState / TaskflowState JSONB snapshot store 的基础上，继续补事件级/查询级 store、retention 和更多恢复场景。
- 工程产物投影：让 PRD、RFC、ADR、Tech Spec、API Spec、Runbook 等从 Taskflow 状态生成、回写、版本化。
- 多执行器运行时成熟化：继续完善 Codex、Claude、Gemini、ReuleauxCoder 等执行器的能力探测、session resume、MCP 配置隔离和部署 smoke。
- 协作闭环：强化 Issue assignment、mention、GitHub review follow-up、PR 生命周期和 runtime task 之间的追踪关系。
本地开发：
git clone https://github.com/AstralSolipsism/Labrastro.git
cd Labrastro
uv sync
uv run rcoder --version
uv run rcoder --server常用验证：
uv run pytest -q
cd reuleauxcoder-agent
go test ./...Agent Runtime 部署 smoke 常用检查：
claude --version
gemini --version
codex --version
uv run pytest tests/labrastro_server/services/agent_runtime tests/labrastro_server/http
cd reuleauxcoder-agent && go test ./...AGPL-3.0-or-later